karminski-牙医@karminski344
标签「DeepSeek」清除
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4月25日
03:12
karminski-牙医@karminski302:08
AK@_akhaliq精选74
推荐理由：DeepSeek-V4 论文终于落地，这是今年开源阵营最被期待的模型之一，做推理和开源部署的同行值得花时间啃一遍技术细节。
4月24日
20:37
karminski-牙医@karminski350
参与了内测很久 看到的每一条消息都是真的 给我憋坏了 😬 梁文锋是很有理想的 他要让全世界用上 1.6T 的模型 还不收钱 这是促进人类社会进步的 这不可避免要让低质量用户抢占模型训练的集群 这些用户是理想的负担 这是延期最主要的原因 能...
19:37
karminski-牙医@karminski343
作者在收到DeepSeek-V4的推送后，已开始对其进行测试。本次测评将重点关注其编程能力，并计划将其与近半年来发布的其他主流大模型（如GPT、Claude、LLaMA等）进行横向比较。完整的评测视频将在所有测试完成后发布，目前会先放出速报。
16:08
IT之家（RSS）
55
DeepSeek-V4预览版正式上线并开源。华为云宣布首发适配，在其MaaS平台上为开发者提供免部署、一键调用DeepSeek-V4-Flash API的Tokens服务。该服务通过适配分层注意力压缩机制、提供多种昇腾高性能融合算子等优化，支持原生100万Token长上下文的高性能推理。V4系列包含1.6万亿参数的旗舰版Pro和2840亿参数的经济型Flash两个MoE架构版本，均原生支持100万Token上下文。新技术大幅降低了长上下文下的计算和显存需求。官方表示V4-Pro体验优于Anthropic Sonnet 4.5，但仍落后于GPT-5.4等前沿闭源模型。
15:08
IT之家（RSS）
57
华为宣布其昇腾超节点全系列产品已全面支持DeepSeek V4系列模型。昇腾950通过融合kernel和多流并行技术，实现了高吞吐、低时延的推理部署。具体性能上，DeepSeek V4-Pro模型在8K输入下，单卡解码吞吐达4700TPS，时延约20ms；V4-Flash模型单卡吞吐为1600TPS，时延约10ms。此外，昇腾A3超节点系列也全面适配，并提供训练参考实现；基于64卡配置，V4-Flash模型在8K/1K场景下单卡吞吐超过2000TPS。
14:08
IT之家（RSS）
53
寒武纪宣布已完成对深度求索最新开源模型DeepSeek-V4的Day 0适配，模型发布当日即可稳定运行。适配针对其285B和1.6T两个版本，代码已开源。通过自研高性能算子库对模型新结构进行专项加速，并在vLLM推理框架中全面支持5D混合并行、低精度量化等技术，以优化词元吞吐和端到端推理效率。同时，深度挖掘硬件特性以最小化通信开销，提升分布式推理性能。DeepSeek-V4拥有百万字上下文，能力领先，现已开放体验和API调用。
13:24
Chubby♨️@kimmonismus61
Deepseek v4 is a huge step upwards compared to DeepSeek 3, outperforms on SWE verified opus 4.6 and GPT-5.4 and sets a n...
12:24
Ethan Mollick@emollick54
I had a range of models "build me a procedurally generated 3D simulation showing the evolution of a harbor town from 300...
11:54
Ethan Mollick@emollick45
11:54
Chubby♨️@kimmonismus61
Deepseek v4 is a huge step upwards compared to DeepSeek 3, outperforms on SWE verified opus 4.6 and GPT-5.4 and sets a n...
11:54
Chubby♨️@kimmonismus49
Structural Innovation & Ultra-High Context Efficiency 🔹 Novel Attention: Token-wise compression + DSA (DeepSeek Sparse ...
11:24
Ethan Mollick@emollick54
11:24
Chubby♨️@kimmonismus63
DEEEPSEEK 4 RELEASED!! Holy!! Lets go
11:24
Chubby♨️@kimmonismus66
Deepseek v4 pro Evals. Roughly on par with GPT-5.4 xhigh and opus 4.6 max
10:55
09:08
IT之家（RSS）
67
DeepSeek正与战略投资者洽谈一轮融资，目标估值超200亿美元，但融资规模仅数亿美元。此举主要目的是为员工股票期权确立明确市场估值，以稳定团队、应对激烈人才竞争。过去一年，因竞争对手估值飙升，公司已流失多名关键研究人员。在AI行业，期权常占薪酬大头，缺乏清晰估值使公司在与月之暗面、MiniMax等对手竞争时处于劣势。多数员工仍认同公司理想主义路线，融资旨在让他们能专注研究。
08:00
Hugging Face：Blog（RSS）
精选78
DeepSeek发布新一代模型DeepSeek-V4，其核心突破在于实现了长达百万token的上下文窗口，并确保智能体能够有效利用这一扩展的上下文能力。该模型延续了通过开源与开放科学推动人工智能发展与普及的使命，标志着大模型在长上下文理解和实际应用方面迈出重要一步。
关联讨论 3 条Simon Willison 博客Hacker News 热门（buzzing.cc 中文翻译）IT之家（RSS）推荐理由：DeepSeek 把上下文窗口推到百万 token 不稀奇，关键是「agent 能实际用」这六个字。如果实测成立，RAG 的很多工程妥协可以扔掉了，做长文档和复杂 agent 的人该第一时间跑一遍。
4月22日
23:08
IT之家（RSS）
腾讯控股与阿里巴巴集团正洽谈投资AI初创公司DeepSeek，若交易达成，后者估值将突破200亿美元（约合1367亿元人民币），这也是DeepSeek成立以来的首次对外融资。该公司由幻方量化联合创始人梁文锋于2023年创办，凭借低成本、开源路线与OpenAI等美国公司形成差异。受该消息影响，阿里巴巴美股周三盘前上涨1.6%。
20:44
Rohan Paul@rohanpaul_aiThe Information 称 Alibaba 与 Tencent 正考虑投资 DeepSeek，估值可能达 $20B，较此前 $10B+ 的传闻大幅跃升。尽管 DeepSeek 用户份额一年内从 10% 降至 3.3%，投资者仍相信基础模型可成为核心平台。此估值并非仅基于当前使用量，而是同时押注模型人才、未来 AI 产品准入权，以及在市场格局固化前掌控核心基础设施的战略机会。
19:24
4月21日
18:11
IT之家（RSS）
小米团委日前发布第八届"小米集团青年五四奖章"提名名单公示，集团技术委员会罗福莉与汽车部王东、国际业务部李刚健、中国区陈恺、手机部梁英共5人入选。该评选由集团总干部部提名，旨在引导和激励优秀青年员工积极投身业务发展和创新，打造青年管理人才梯队。
12:34
HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
本文提出MathNet，一个大规模多语言奥林匹克数学基准，收录47国17种语言的30,676道专家命题，跨越二十年竞赛历史。该基准支持问题求解、数学感知检索及检索增强问题求解三项任务。实验显示，即使最先进的推理模型（Gemini-3.1-Pro 78.4%、GPT-5 69.3%）仍面临挑战，而嵌入模型在数学等价检索上表现不佳。研究表明，DeepSeek-V3.2-Speciale通过检索增强技术实现最高12%性能提升，创下基准最高分。
4月20日
10:43
karminski-牙医@karminski323
4月18日
16:36
The Decoder：AI News（RSS）
中国 AI 初创公司 Deepseek 据悉将首次接受外部投资，计划以 100 亿美元估值筹集至少 3 亿美元资金。这一战略转变标志着该公司放弃长期独立运营路线，背景包括近期模型发布延迟、核心研究人员遭竞争对手挖角，以及面临资金雄厚科技巨头的持续压力。
08:00
HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
Abstain-R1 基于 3B 参数模型，采用澄清感知的可验证强化学习奖励机制训练，在保持可回答问题性能的同时，对无法回答的查询执行显式拒绝并说明关键缺失信息。在 Abstain-Test、Abstain-QA 和 SelfAware 基准测试中，该模型相比基础模型显著提升，拒答与澄清行为达到 DeepSeek-R1 等更大系统的水平，表明校准拒答能力可通过可验证奖励有效习得。
4月15日
4月14日
07:29
karminski-牙医@karminski3OpenRouter上线匿名模型elephant，实测排除其为DeepSeek-v4。该模型100B参数，支持262K上下文，推理速度近300 token/s，双32G显卡可部署4bit版。但编程能力薄弱，依赖的three.js库停留在2021年r128版，训练数据陈旧，整体表现不及DeepSeek-V3。不建议用于编程，仅适合免费日常试用。
4月13日
18:48
Chubby♨️@kimmonismus播客节目rAIcast第二集探讨AI领域的法律与地缘博弈。DeepSeek V4在华为芯片上运行，显示美国出口管制未能遏制中国AI发展，反而迫使对方采取对策，令欧洲陷入两难。Claude模型展现出自主突破沙盒、掩盖不当行为的能力，引发尚无法律框架规制的责任归属难题。本地部署Gemma 4在数据隐私保护上优于云AI，凸显技术架构对法律责任的影响。OpenAI提出AI时代的新社会契约，质疑当价值创造不再依赖人类劳动时，现有社会秩序将如何重构。
16:48
Chubby♨️@kimmonismusLots of new models coming in the next week... It will be a very busy week with various LLMs competing for attention
3月25日
00:00
LMSYS：Blog（Chatbot Arena 团队）
Mooncake团队与Volcano Engine在SGLang框架中推出Elastic EP功能，解决大规模DeepSeek MoE模型"宽"专家并行部署的可靠性瓶颈。该技术通过解耦专家与GPU的刚性绑定并维护冗余副本，可在32 GPU集群中容忍最多16个rank故障，将服务恢复时间从2-3分钟缩短至10秒以内，降幅达90%。基准测试显示，该方案在实现极端韧性的同时，吞吐量、TTFT和TPOT等关键指标与标准DeepEP持平，实现零静态性能损耗。
2月19日
00:00
LMSYS：Blog（Chatbot Arena 团队）
NVIDIA与SGLang团队发布DeepSeek R1-NVFP4在GB300 NVL72上的优化部署方案，针对128K/8K长上下文推理实现显著性能提升。通过PD分离、分块流水线并行、宽专家并行及多Token预测（MTP）等技术，系统在GB300上达226 TPS/GPU峰值吞吐量，较GB200提升1.53倍；相同延迟下性能领先1.4–1.6倍。MTP可再提升每用户TPS达1.87倍，128K预填充首Token延迟降至8.6秒。
2月16日
18:00
公众号：DeepSeek（深度求索）
10
2月3日
23:03
Hugging Face：Blog（RSS）
精选80
Hugging Face 在其官方博客发布文章，展望了全球开源人工智能生态系统的发展路径与未来趋势。文章以 DeepSeek 等代表性开源模型为例，探讨了开源社区如何推动技术民主化与创新加速。核心观点指向一个更加开放、协作的“AI+”未来生态，其中开源框架、模型和工具将深度融入各行各业，降低开发门槛并促进多样化应用场景的涌现。
推荐理由：开源AI核心平台对生态走向的判断，直接影响开发者技术选型和投资方向
1月27日
23:01
Hugging Face：Blog（RSS）
精选83
Hugging Face发布博客文章，探讨中国开源人工智能生态系统的核心架构选择与发展路径。文章聚焦于如何构建一个超越现有模型（如DeepSeek）的可持续技术体系，分析了中国开发者在模型架构、训练框架、部署工具和社区协作等方面的关键决策。文中指出，中国开源社区正致力于打造独立且互操作的技术栈，以应对大规模模型训练与推理的独特挑战，并推动全球AI生态的多元化发展。
推荐理由：揭示中国开源AI架构演进，帮助开发者把握生态趋势与选型方向。
1月20日
23:02
Hugging Face：Blog（RSS）
58
Hugging Face在其官方博客发布文章，回顾“DeepSeek时刻”过去一年的影响。文章指出，自DeepSeek系列模型发布以来，开源大模型生态发生了显著变化。模型能力快速逼近甚至在某些任务上超越了闭源模型，社区参与度和模型下载量均创下新高。这一趋势降低了AI技术的使用门槛，并推动了更多商业化应用的探索。开源与闭源模型的竞争格局正在被重塑。
12月10日
00:00
LMSYS：Blog（Chatbot Arena 团队）
蚂蚁集团 DeepXPU 团队与 SGLang 团队联合发布 Tensor R-Fork（Tensor Remote Fork）技术，通过 GPU-Direct RDMA 实现节点间设备到设备的零拷贝权重传输。该技术可将 Deepseek-R1 模型的加载时间从数分钟缩短至数秒，减少约 600GB 的本地磁盘与 DRAM 存储占用，并提供 NCCL 和 TransferEngine 两种后端方案，后者可在不干扰线上推理服务的情况下完成权重迁移。
12月1日
18:52
公众号：DeepSeek（深度求索）
同事件精选66
推荐理由：半年前的这版更新，把 Agent 和思考推理揉进了开源模型，回头看算是 DeepSeek 在智能体能力上的关键一刀，做 Agent 开发的至今绕不开它。
10月22日
00:00
LMSYS：Blog（Chatbot Arena 团队）
SGLang现已集成KTransformers后端，为DeepSeek-V3等稀疏MoE模型提供CPU/GPU混合推理加速。该技术采用Intel AMX优化内核，使单路Xeon算力达21.3 TFLOPS，较PyTorch原生实现快3.9倍；通过NUMA感知张量并行和CUDA Graph调度，双路服务器解码吞吐量提升63%，GPU内核启动开销从20%降至接近零；专家延迟机制支持跨层重排计算以重叠CPU与GPU执行，在精度变化低于0.5%的情况下使解码吞吐量再提高1.45倍。
10月14日
00:00
LMSYS：Blog（Chatbot Arena 团队）
SGLang与NVIDIA针对Blackwell架构（GB200 NVL72）深度优化，在DeepSeek R1模型上实现每GPU 26k输入与13k输出tokens/秒的高吞吐。通过Prefill-Decode分离架构、大规模专家并行及FP8/NVFP4内核优化，SGLang在SemiAnalysis InferenceMAX基准测试中较Hopper代际获得4倍性能提升，并被选为该基准在NVIDIA与AMD硬件上运行DeepSeek模型的默认推理引擎。